Fractional flow reserve computed tomography in the evaluation of coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
Amongst patients with suspected obstructive coronary artery disease (CAD), less than a third of patients have obstructive disease on invasive coronary angiography (ICA) and fewer still have flow-limiting obstructive disease as determined by invasive fractional flow reserve (FFR). FFR is a powerful tool in guiding revascularization of flow-limiting lesions which in turn improves clinical outcome in those with haemodynamically significant obstructive disease. However FFR is infrequently performed due to the cost, time and patient discomfort the procedure entails. Further advances in non-invasive imaging has allowed FFR to be derived non-invasively by applying computational fluid dynamic (CFD) modeling to the coronary computed tomography angiography (CCTA) dataset without the need to induce hyperemia or modify the standard CCTA acquisition protocol. FFR derived from CCTA has been shown to have excellent correlation with invasive FFR and remains diagnostically robust in presence of reduced signal-to-noise ratio (SNR), coronary calcification and motion artifact. More recently, new data have emerged evaluating the clinical impact of fractional flow reserve computed tomography (FFRCT) on the assessment and management of patients with stable chest pain. One such study is the Prospective LongitudinAl trial of FFRCT: Outcome and Resource IMpacts (PLATFORM) study which showed an improved patient selection for ICA using CCTA-FFRCT approach by increasing the likelihood of identifying obstructive CAD at ICA amongst those intended for invasive testing. CCTA-FFRCT may therefore serve as efficacious gatekeeper to ICA that enriches the ICA population. The utility of FFRCT has also helped deepened our understanding of CAD. Through CFD modeling, it is now recognized that there are mechanistic forces of wall shear stress (WSS) and axial plaque force acting on coronary plaques. This has created further interest in exploring the possible interplay between these mechanistic forces on the development of coronary plaque and vulnerability of these plaques to rupture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».